Viele Brüder, die tiefgehende Forschungsinvestitionen im Web3-Bereich anstreben, haben schon versucht, ihr eigenes Web3 AI-Modell feinzujustieren, aber die hohen Kosten für GPU-Hardware und Cloud-Computing halten Retail-Trader einfach davon ab. Heute habe ich mir das neueste Backend-Intelligence-Netzwerk mit der ID @OpenGradient genauer angesehen und festgestellt, dass ihr zentraler Durchbruch darin besteht, dezentrale, geteilte Rechenleistung zu nutzen, um die Hürden für das Fine-Tuning von beeindruckenden AI-Modellen drastisch zu senken. Ich denke, ein Netzwerk, das es normalen Retailern ermöglicht, mit extrem niedrigen Kosten vertikale Modelle gemeinsam feinzujustieren, ist die wahre „AI Produktivkraft für alle“ und könnte die Monopolstellung der Großen im Bereich Rechenleistung grundlegend brechen.
Aus der wirtschaftlichen Perspektive der gesamten AI-Chain betrachtet, denke ich, dass, wenn dieses On-Chain-Kollaborations-Fine-Tuning richtig läuft, $OPG als zentrales Brennmaterial für die Abrechnung ungenutzter GPU-Rechenleistung und den Beitrag zum Fine-Tuning einen extrem hohen langfristigen internen Verbrauch haben wird. Diese pragmatische Herangehensweise, die es Retailern ermöglicht, auf fortschrittliche Produktionswerkzeuge zuzugreifen, ist weitaus robuster als die Pseudo-AI-Projekte, die nur heiße Luft und Konzepte aufblasen.
Allerdings, wenn ich mir dieses hochgradig dezentralisierte Rechenleistung-Crowdfunding-Modell anschaue, habe ich immer noch einige Bedenken. Ich habe festgestellt, dass, wenn eine riesige Anzahl nicht-standardisierter Knoten gleichzeitig an demselben großen Modell-Fine-Tuning teilnimmt, die zugrunde liegende Validierungs-Konsens-Algorithmus möglicherweise nicht 100% fehlerfrei gegen bösartige Knoten, die „Data Poisoning“ oder Rechenbetrug betreiben, geschützt ist. Außerdem denke ich, dass das fragmentierte Netzwerk bei der Anpassung großer Modelle extrem hohe Anforderungen an die Bandbreite stellt, was eine längere Zeit erfordert, um seine langfristige Resilienz zu überprüfen.
Um auf Nummer sicher zu gehen, habe ich heute Nachmittag einen Teil eines ungenutzten Vermögens in seinen Rechenleistung-Interaktionskanal investiert. Ich schaue nicht auf die Front-End-Erwartungen, sondern notiere mir einfach den anfänglichen Vertragsverschleiß in diesem Moment der Interaktion, um als technischer Indikator für die Effizienz des verteilten Fine-Tunings zu dienen. Ob dieser präzise Motor später perfekt liefern kann und ob meine leichten Bedenken wahr werden, werden wir in ein paar Tagen sehen, wenn ich die echten Konten bekomme und dann im Kommentarbereich Bilder zur Abrechnung teile. Gibt es Brüder im Platz, die auch ihr eigenes Modell feinjustieren wollen? #OPG $BTC Binance-Leben